Adquisición y Limpieza de Datos con Python

Los datos brutos son casi siempre desordenados, incompletos y desorganizados. Antes de poder realizar cualquier análisis significativo o construir modelos de aprendizaje automático, debes saber cómo localizar, extraer y limpiar tus datos. Este curso basado en texto te guía a través de las técnicas esenciales de adquisición y limpieza de datos. Aprenderás a pasar de fuentes de datos caóticas y brutas a conjuntos de datos ordenados y listos para el análisis utilizando herramientas modernas de Python y las mejores prácticas. Lo que aprenderás: * Comprender las estructuras de datos fundamentales y los principios de los datos ordenados; * Adquirir datos brutos de APIs web, bases de datos y formatos de archivo comunes; * Identificar y manejar valores faltantes, duplicados e inconsistencias de formato; * Remodelar y fusionar conjuntos de datos utilizando bibliotecas modernas de dataframes como pandas; * Aplicar expresiones regulares para analizar y limpiar datos de texto no estructurados; * Validar la calidad de los datos y automatizar flujos de trabajo básicos de limpieza. Comenzarás con definiciones centrales y conceptos estructurales antes de pasar a materiales de lectura prácticos que demuestran técnicas de limpieza paso a paso. A través de ejemplos escritos prácticos, construirás un flujo de trabajo sólido para preparar datos desde cero. Este curso está diseñado para principiantes que desean construir una base sólida en la preparación de datos. No se requiere experiencia previa en limpieza de datos, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a dominar el arte de la preparación de datos y convierte conjuntos de datos brutos y desordenados en información valiosa hoy mismo.